vì sao hầu hết các bài kiểm tra AI hiện nay đều ít có ý nghĩa
- Hầu hết các bài kiểm tra AI hiện nay chỉ tập trung vào một khía cạnh hẹp như khả năng trả lời câu hỏi, nhận dạng hình ảnh hay tạo văn bản, mà không đánh giá được năng lực tổng quát của AI.
- Các bài kiểm tra này thường được thiết kế cho các tác vụ cụ thể trong phòng thí nghiệm, không phản ánh được cách AI hoạt động trong thế giới thực với dữ liệu phức tạp và thay đổi liên tục.
- Việc so sánh hiệu suất giữa các mô hình AI khác nhau dựa trên các bài kiểm tra hẹp cũng gây nhiều tranh cãi, vì mỗi mô hình có thể được tối ưu cho các tác vụ khác nhau.
- Các nhà nghiên cứu đang kêu gọi phát triển các bài kiểm tra AI mới, tổng quát hơn, có thể đánh giá được khả năng học, lập luận, thích nghi và xử lý tri thức của AI một cách toàn diện.
- Một số nỗ lực gần đây như bài kiểm tra AGI (Artificial General Intelligence) hay bài kiểm tra "AI Đa nhiệm" đang cố gắng khắc phục những hạn chế trên, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc thiết kế và triển khai.
📌 Hầu hết các bài kiểm tra AI hiện tại đều bộc lộ nhiều hạn chế, chỉ đánh giá khả năng hẹp của AI trong các tác vụ cụ thể mà không phản ánh được năng lực tổng quát và khả năng hoạt động trong thế giới thực. Cần phát triển các phương pháp kiểm tra mới, tổng quát và toàn diện hơn để thúc đẩy sự tiến bộ thực sự của AI.
https://techcrunch.com/2024/03/07/heres-why-most-ai-benchmarks-tell-us-so-little/
#hay
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
